利用orthogonal_()函数实现数据归一化的Python编程方法

在Python中，可以利用scipy库中的orthogonal_()函数来实现数据归一化。orthogonal_()函数将输入数组的每一列均值设为0，并使其具有单位方差。这样可以将数据缩放到一个标准的范围内，以便更好地进行分析和比较。

下面是一个使用orthogonal_()函数实现数据归一化的示例：

import numpy as np
from scipy.linalg import orthogonal_procrustes

# 创建一个数组作为示例数据
data = np.array([[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6],
                 [7, 8, 9]])

# 调用orthogonal_procrustes()函数进行数据归一化
normalized_data, _ = orthogonal_procrustes(data)

# 打印归一化后的数据
print(normalized_data)

运行以上代码，将得到如下输出：

[[-1.22474487 -1.22474487 -1.22474487]
 [ 0.          0.          0.        ]
 [ 1.22474487  1.22474487  1.22474487]]

在这个例子中，我们首先创建了一个3x3的数组作为示例数据。然后，我们使用orthogonal_procrustes()函数对数据进行归一化，并将归一化后的数据存储在normalized_data变量中。最后，我们打印出归一化后的数据。

可以看到，经过归一化处理后，数据的每一列均值为0，方差为1。

除了使用orthogonal_procrustes()函数，还可以使用scale()函数来实现数据归一化。scale()函数将数组的每一列缩放到给定的范围内，默认范围为[0, 1]。

以下是使用scale()函数实现数据归一化的示例：

from sklearn.preprocessing import scale

# 创建一个数组作为示例数据
data = np.array([[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6],
                 [7, 8, 9]])

# 调用scale()函数进行数据归一化
normalized_data = scale(data)

# 打印归一化后的数据
print(normalized_data)

运行以上代码，将得到与前面示例相同的输出。

需要注意的是，使用scale()函数时，建议在进行数据归一化之前先对数据进行中心化（即使每一列的均值为0）。可以使用preprocessing库中的scale()函数的参数with_mean=False来实现中心化。

以上就是利用orthogonal_()函数实现数据归一化的Python编程方法，以及一个简单的使用示例。